차를 맛보는 여인 - The Lady Tasting Tea

통계학적 사고가 어떻게 세상을 지배할 수 있었나?
통계학을 이끈 천재들의 개성 넘치는 삶의 이야기 "상관관계, 가능성, 확률...." 
대중 속에 스며든 통계학 이야기

통계란 무엇일까?
논문을 읽다 보면(만약 그 논문이 양적 연구 논문이라면) 연구 방법을 기술한 부분 맨 마지막쯤에 ‘이 논문에서는 어떤 통계를 
사용했고 유의수준의 기준은 어떻고…….’라고 쓰인 것을 볼 수 있다. 
통계학을 공부하지 않았기 때문에 내가 대학원에서 처음 접했던 통계는 이렇게 논문의 한 귀퉁이를 차지하고 있는 복잡한 
공식이었고 논문의 결과를 제시하기 위해 컴퓨터를 이용해 통계프로그램을 사용하는 방법이었다. 
처음 연구방법론에서 통계를 접했을 때는 선배들이 해 놓은 방법을 답습하면서 큰 고민이나 의심이 없었다. 
하지만 실험연구를 하면 할수록 통계가 무엇이길래, 또 유의수준과 P-value가 무엇이길래 P-value가 0.047이 나오면 연구자가 
기뻐하고 0.052가 나오면 실험이 실패했다고 느껴야 하는지 의문이 들었다. 
통계 공식이 가득한 책을 펼쳐보고 통계를 연구에 적용하는 특강을 찾아서 들어 보아도 이런 의문은 완전히 사라지지 않았다. 
그러던 중 우연한 기회에 이 책을 소개받았다.

이 책은 나와 같은 고민을 하는 신진 연구자들에게 생각할 거리를 던져준다. 
특히 인간의 존재, 삶, 생활과 관련된 학문 분야에 있다면 더욱 유용할 것이다. 
저자는 통계학에 대한 깊은 지식이 없는 사람도 통계 방법론의 기본적인 아이디어들이 현실 세계에서 어떻게 시작되었는지 
이해할 수 있도록 설명해 준다. 
그리고 한 시대를 휩쓸었던 개념이 어떻게 반박되고 새로운 개념들이 떠오르는지를 역사적인 상황과 학자들의 인간적인 면모와 
함께 보여준다.
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이 책에 등장하는 많은 이름들은 이미 익히 들어 알고 있었다. 
양적 연구를 하는 사람이라면 누구나 한 번쯤은 들어봤을 만한 이름들이다. 
이 대단한 학자들의 빛나는 학문의 영광은 널리 알려져 있지만, 그 이면의 인간적인 고뇌를 살펴볼 기회는 많지 않다. 
그래서 통계학 분야뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 연구자의 마음을 다잡기 위해 추천할 만한 책이다.

우리는 알게 모르게 항상 통계를 접하고 있다. 
하루에도 수없이 많은 TV 뉴스와 기사에 통계적인 수치들이 나온다. 
통계 수치를 제시하면 어쩐지 그 내용이 더 신뢰가 가는 것 같지만 사실 그게 무엇을 의미하는지 알고 있는 사람은 많지 않다. 
그래서 이 책은 그런 통계라고 제시하는 숫자들의 이면에 있는 의미를 개괄적으로 이해하고 싶은 분들 누구에게나 도움이 될 것
으로 생각한다.

옮긴이 강 푸 름


이 책의 원서인 『The Lady Tasting Tea』는 매우 유명한 책이다. 
한국에서도 이미 두 번이나 번역되어 나왔다. 사실 나는 서로 모르는 세 사람으로부터 이 책을 추천받았다. 
나는 베스트셀러라는 책을 잘 읽지 않는다. 상업적인 광고의 영향일 거라고 생각하고 몇 년이 지난 다음에도 여전히 베스트셀러
라고 생각이 되면 읽는다. 이 책을 소개해 준 세 분 중에서 마지막으로 추천해 준 분은 미국의 통계학과 교수님이었다. 
당연히 영어책을 소개했다. 검색해 보니 이미 한국에서도 번역된 적이 있는 책이고, 이전에도 소개받았던 그 책이었음을 
알게 되었다. '아하 이 책이 그 정도로 좋은 책이란 말이지…….’라는 생각으로 책을 읽어 보려고 하니 이미 절판되었다. 

중고 서점을 검색해 보니 중고 책 가격이 새 책보다 더 비쌌다. 아니 이럴 수가……. 도서관에서 빌려서 읽고, 중고 책을 
사서 읽고, 모두 읽어 보았다. 정말 재미있었다. 출판사에 전화해서 왜 절판되었느냐, 계속 출판해 달라고 요청했다. 
안타깝지만, 출판사 사정상 절판하기로 했단다. 좋은 책이지만, 아마도 오래되다 보면 판매부수가 적어서 그랬나 보다. 
충분히 이해가 되는 상황이다. 좋아도 어쩔 수 없는 경제적인 상황이 있으니까……. 그 점은 나도 충분히 이해할 수 있었다.
그래서 어쩔 수 없이 내가 다시 번역하기로 하고, 현재의 출판사에게 말했을 때 역시 난색을 표했지만, 나는 밀어 붙였다. 
이 책은 사명감으로 꼭 출판해서 한국어로 된 책이 끊이지 않도록 해야 한다고 주장했다. 최소한 나의 아들딸과 손자들이 
연구를 할 때쯤에도 한국에 남아 있어야 할 책이라고 생각했다. 
하지만 책을 번역하면서 후회를 했다. 책을 쓰는 것보다 번역하는 것이 훨씬 어려웠다. 
가급적 저자의 원문을 살리려고 하니 더 어려웠다. 그렇지만, 배울 수 있는 점도 많았다.
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나는 이 책의 18장은 특히 의대, 치대, 간호대의 수업 시간에 자세히 다루어야 하고, 언론학과나 방송 신문 관련자들이 전공 
수업 시간에 문장 하나하나를 비판하고 토론해야 한다고 생각한다. 
“담배는 폐암의 원인인가?”라는 질문에 대한 답을 하는 과정이 무척 재미있기도 하면서 동시에 교훈적이기도 하다. 
18장 하나만으로도 한 학기 강의로 다룰 수 있을 정도로 방대한 양을 재미있게 압축했다. 
다른 부분도 물론 압축되어 있기는 하지만, 인과관계를 증명해 가는 과정은 재미와 실리가 함께 있고, 무엇보다 학교 수업 
시간에 배웠던 내용을 보다 입체감 있게 배울 수 있다.

어릴 때 아버지로부터 들었던 많은 이야기나 함께했던 추억이 있는데 막상 아버지가 되고 나서 ‘그때 아버지의 그 말이 이런 
뜻이었구나.’라는 생각을 하게 되는데, 이 책은 그런 느낌이 드는 책이다. 
통계학을 조금 공부한 사람이라면 더욱 이런 느낌이 들 것 같다. 
책과 인터넷으로 만났던 통계학자의 민낯을 볼 수 있기도 하고, 당시의 시대 분위기를 알 수 있어서 흥미진진하다. 
마치 삼국지를 읽으면 재미도 있고 역사 공부도 되듯이(잘못된 역사를 배우게 될 지도 모르지만), 이 책은 재미도 있고 동시에 
공부도 된다.
‘아빠가 들려 주는 통계’. 나는 블로그나 유튜브 등에 뭔가를 남길 때 이 말을 쓴다. 
언젠가 나의 아들과 딸이 자라서 연구를 하게 될 때쯤 해 주고 싶은 말을 쓴다. 그리고 내가 쓴 책들도 역시 그런 연장선에 있
다. 이 책은 아마도 그 책들 중에서도 특히 넓고 깊고 재미있는 책이 될 것 같다.

옮긴이 김 지 형




Chapter 1 차를 맛보는 여인           
서로 협력하는 과학의 본질 | 실험 연구 설계         

Chapter 2 편향된 분포들    
Galton의 생물측정학 연구실 | 상관분석과 회귀분석 | 분포와 모수 | Biometrika의 야심찬 계획   

Chapter 3 고셋 씨께          
Student의 탄생 | Student’s t-test  

Chapter 4 퇴비 더미 긁어모으기      
Fisher vs Pearson | 파시스트였던 Fisher | 연구자들을 위한 통계 방법 | 로담스테드 연구소와 농업학 실험

Chapter 5 농작물 편차에 관한 연구  
농작물 편차에 관한 연구 I | Galton의 평균으로의 회귀의 일반화 | 무작위 대조 실험 | Fisher의 분산분석 | 자유도 | 농작물 
편차에 관한 연구 III

Chapter 6 100년에 한 번 생길 만한 큰 홍수  
극한의 분포 | 정치적인 살인      

Chapter 7 승리자 피셔       
분포에 대한 Fisher의 관점과 Pearson의 관점 | Fisher의 최대 우도 추정법 | 반복 알고리즘
 
Chapter 8 치사량   
프로빗 분석 | 스탈린 시절 소련의 레닌그라드에 있었던 Bliss 

Chapter 9 종 모양의 곡선   
중심극한정리란 무엇인가? | Viva La Muerte! 죽음을 찬양하라 | Lindeberg-Lévy 조건에서 U-statistics으로 | 베를린의 
Hoeffding | 운용 과학     

Chapter 10 적합도 검정       
카오스 이론과 적합도 검정 | Pearson의 적합도 검정 | 우유 차와 차 우유 구별하기 | Fisher가 사용한 p-values | Jerzy Neyman
의 수학 교육 | Neyman의 수학 스타일       

Chapter 11 가설 검정          
확률이란 무엇인가? | 확률의 빈도주의적 계산법 정의

Chapter 12 신뢰라는 속임수  
Neyman의 해법 | 확률과 신뢰수준

Chapter 13 이단적인 베이지안          
간접귀납확률에 대한 의문 | 베이지안 계층 모형 | 개인적 확률         

Chapter 14 수학세계의 모차르트       
Kolmogorov라는 사람 | 수리통계학에서 Kolmogorov의 업적 | 실제 삶에서 확률은 무엇인가? | 소비에트 통계학의 실패에 대한 후
일담

Chapter 15 여성 통계학자의 눈으로 본다면     
P.와 함께 일한 날들 | 전쟁에 관한 연구 |

Chapter 16 모수로부터 탈출하기       
추가적인 발견 | 풀리지 않은 문제들         

Chapter 17 부분이 전체보다 더 나은 경우      
뉴딜 정책과 표집 | Jerome Cornfield | 경제지표      

Chapter 18 담배는 폐암의 원인인가?  
원인과 결과라는 것이 존재하기는 하는 걸까? | 실질 함의 | Cornfield의 해결책 | 흡연/암 연구와 고엽제 연구 | 출판 편향 | 
Fisher의 해결책    

Chapter 19 당신이 최적임자를 원한다면         
여성 과학자의 공헌 | 경제지표의 개발 | 이론 통계학 분야의 여성      

Chapter 20 텍사스 농장 소년 
프린스턴의 통계학 | 통계와 전쟁 | 관념 속에 갇힌 통계       

Chapter 21 가문의 천재       
암호학자 Good | 전직 마술사 Diaconis      

Chapter 22 통계학의 피카소  
Tukey의 융통성  

Chapter 23 오염된 자료       
통계학자가 된 Box | 미국에 간 Box | Box와 Cox     

Chapter 24 산업을 통째로 바꾼 사나이          
고위관리자에게 전하는 Deming의 메시지 | 질 관리의 본질 | Deming과 가설 검정         

Chapter 25 검은 옷을 입은 여인의 충고         
Guinness에서의 통계학 | 예상치 못했던 가변성 | 추상적인 수학과 유용한 통계학        

Chapter 26 마팅게일의 전진  
초기 이론 작업 | 울혈성 심부전 연구에 사용한 마팅게일      

Chapter 27 배정한 대로 분석 
Cox의 공식 | Box의 접근법 | Deming의 관점 | Cochran의 관찰연구 | Rubin의 모형      

Chapter 28 컴퓨터가 이룬 혁명         
The Glivenko-Cantelli Lemma | Efron의 ‘Bootstrap’ | 재표본과 다른 컴퓨터 중심의 방법 | 통계 모형의 승리        

Chapter 29 흙으로 된 발을 가진 우상 
통제를 잃어버린 통계학자 | 통계 혁명이 자연스럽게 전개되고 있는가? | 통계 모형이 의사결정을 위해 사용될 수 있을까? | 현
실에 확률을 적용한다는 것이 무슨 의미일까? | 사람들이 정말 확률을 이해하고 있을까? | 확률이 정말 필요한가? | 21세기에는 
무슨 일이 일어날까?       

한 호흡곤란